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    金蝶进军行业大模型,是硬核还是噱头?

    2023年08月16日 16:31:17   来源:响铃说

      响铃说快评:金蝶正式进军行业大模型,发布中国首款财务大模型。生成式AI用在财务领域真的适用吗?这是噱头还是创新,财务智能化究竟还有哪些痛点?

      “GPT不是PPT”

      金蝶中国赵总这大实话一说,

      国内不少跟风做大模型的厂商

      顿时都吓出一身冷汗。

      尴尬了啊,

      只不过,

      咱如果拿这话问金蝶,

      不知道金蝶会不会尴尬?

      前几个月呢,

      通用大模型大火

      金蝶没赶上

      这几个月,

      垂域大模型火了

      金蝶“卡”得挺准,

      这不,

      老对手用友

      前脚刚发布业界首个企业服务大模型YonGPT,

      金蝶后脚立马跟进,

      就推出了金蝶云·苍穹GPT大模型

      还发布中国首个财务大模型。

      左手“通用打底”,

      用企业级服务做想象空间,

      右手“垂类拔尖”,

      继续打响财务旗号、输出专业服务,

      金蝶这套组合拳

      打得真漂亮。

      但是,

      赵总也说了,

      “GPT不是PPT”

      它应该是一个可用的产品,

      拳打得漂亮没用,

      还得大模型能用、好用,

      这话说的在理。

      那么,金蝶云的财务大模型,

      符合这个说法吗?

      我们一起来看看下哈,

      那就这个财务大模型呢,

      金蝶这次打造了三个苍穹GPT助手,

      能推荐差旅方案、解答财务问题、整合财务信息、提供审核建议等等。

      怎么说呢,

      是不是听着挺熟悉的,

      做的还是以前财务智能化的粗浅工作,

      虽然加了“财务大模型”,

      但好像没办法真正深度接入财务领域。

      有网友就说啊,

      这不就是新瓶装旧酒嘛!

      财务垂类大模型啊,

      很有可能就只是个壳子,

      里面包了个很火的概念。

      其实这也不怪金蝶,

      财务智能化本来就很难。

      业界不都在笑话,

      AI可不能替代财会坐牢,

      反过来啊,

      财务领域的很多特殊操作,

      AI也做不了太多。

      你就说数据安全吧,

      一直都是AI应用关注的重点,

      财务数据呢,

      更是企业的“半条命”,

      轻易不会给外人看的。

      即便看,可能还得犹抱琵琶半遮面,

      美化美化,

      那问题就来了,

      企业要用财务垂类大模型,

      就得把自己的内部财务体系啦。

      报销规则、管理方式、行业know-how这些

      企业的独特资产,

      都“交出去”做训练,

      如果是你,你交不交?

      很难吧!

      不然你说,

      金蝶为什么一直说自家的财务大模型,

      封装了30年的财务知识

      和服务数百家客户的成功实践?

      要的就是这种独特资产带来竞争优势。

      咱也就是说啊

      做财务垂类大模型的,

      很有可能就得单打独斗,

      但是啊,

      哪怕是金蝶这样大企业,

      30年的功力,

      真的够撑起一个财务垂类大模型吗?

      难!

      数据就是第一道难题,

      你看看现在大模型都卷成什么样了,

      金蝶到哪里找到更多的财务数据,

      去投喂自家的大模型呢?

      赵总说

      中小企业应慎做大模型 ,

      这话说得很对没,

      大模型投入大,

      不是中小企业能轻易搞定的。

      但赵总说这话

      是不是有也“缺数据”的呼唤呢?

      潜台词是不是可以理解,

      你们别做了,出数据呗!

      说到底

      GPT不是PPT,

      它可是要真刀真枪,

      拼数据、算力、算法,

      它也像是一个黑洞,

      会吞噬掉企业的大量投入,

      最终还不一定有回报,

      如果没有海量的数据,

      庞大的算力支撑,

      做不好就会被撕碎,

      不信你看看接下来会有多少大模型“破产”,

      凡是大模型,都不好做。

      不管是通用的,还是垂类的,

      尤其是做财务领域这种,

      数据敏感的大模型就更难了,

      套个壳子,

      当然能在热闹的市场先赢取“呼声一片”,

      但是如果一直没办法兑现承诺,

      给用户提供一个可用、好用的产品,

      这样的GPT

      怕是还不如PPT。

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